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1、Informix数据仓库解决方案数据库电脑资料 根据Informix数据仓库系统实施方法学，我们可以将数据仓库的实施分为以下几个步骤： 1.业务需求分析 业务需求分析是数据仓库建设的基础，应该同用户进行充分沟通，了解用户的真实需求，避免理解的误差，同时，应该界定好项目 开发 范围， 根据Informix数据仓库系统实施方法学，我们可以将数据仓库的实施分为以下几个步骤： 在此阶段，主要工作包括： (1)设定可以达到的目标并明确所有需求 (2)确定系统体系结构 从实施的角度来看，设计数据仓库系统体系结构有多种方式： 构造部门级的数据集市DataMart 直接构造企业级的数据仓库DataWareho
2、use系统 先建立部门级数据集市，然后发展成企业级数据仓库系统 (3)确定数据源 列出向数据仓库提供数据的数据源清单。源数据的复杂性、规模、完整性对建立数据仓库 _比其它因素要大。要格外注意哪些数据源的数据类型、粒度和内容是兼容的。 (4)容量规划 除了体系结构之外，硬件和软件资源对数据仓库也至关重要。作为需求定义的一部分，估计数据仓库将要存储的数据量以及将对数据进行的处理很重要。 (5)技术评价 在选择软件和硬件平台时，最好听取专家的建议，尤其是对与您相似的环境有经验的专家。InformixDecisionFrontier数据仓库实现套件，为用户提供了快速、集成、完整的数据仓库实现工具。 I
3、nformix采用ROLAP方式，数据仓库数据的存储主要采用InformixIDS(InformixDynamicServer)数据库， 数据抽取是数据仓库建立中的一个非常重要的步骤。它负责将分布在用户业务系统中的数据进行抽取、清洗、集成。 (1)定义数据载入和维护策略 (2)数据抽取/清洗/转换/装载 Informix提供了一系列工具访问存储在异构数据库中的业务系统数据。Informix还提供了数据复制产品，这样，系统会通过同步或异步方式自动将符合规则的数据定时进行传递，保证数据的完整性、一致性。 用户利用Informix的InfoMover可以轻松定义数据抽取、清洗、集成、装载过程，并可以
4、对该过程进行定期调度，减轻数据增量装载的复杂度。同时，Informix数据装载策略支持第三方厂家丰富的工具，如Prism、Carleton、ETI等。 数据仓库元数据的管理也是极为重要的环节。Informix的MetacubeWarehouseManager提供GUI，用户只须使用鼠标托拽方式即可对元数据进行管理。 用户分析、报表、查询工具是用户进行分析决策使用的工具。因此，其所有操作要非常简单，但提供的功能却要十分强大。Informix相应地提供了一套完善的工具。 此外，数据挖掘技术也是数据仓库系统中一个重要部分。Informix提供RedBrickDataMine以及第三方厂商产品，支持数据挖掘应用。 数据仓库性能的好坏直接影响系统查询、分析响应速度。Informix提供MetaCube等工具支持汇总查询、抽样查询和后台查询，以提高数据仓库查询效率。 原文转自：.ltesting. 模板,内容仅供参考
